基于机器学习的物流单证信息采集方法技术

本发明专利技术公开了基于机器学习的物流单证信息采集方法，包括以下步骤：S1：扫描/拍照设备对进入识别区域的物流单证进行全方位的扫描/拍照，采集物流单证相应栏目图像信息；S2：扫描设备将扫描的物流单证图片信息上传至图像识别设备；S3：图像识别设备对采集的图像进行处理，通过OCR识别技术，对扫描的图像进行字符识别，能够有效准确的获取物流单证相应的方字信息并转换为数字信息，确保采集的数据信息准确高效。高效。高效。

【技术实现步骤摘要】
基于机器学习的物流单证信息采集方法


[0001]本专利技术涉及信息采集方法，特别涉及基于机器学习的物流单证信息采集方法，属于物流


技术介绍

[0002]物流单证是物流过程中使用的所有单据、票据、凭证的总称，物流单证通常有两类，一类为状态纪录单证，一般由设备打印或操作员填写，另一类为控制单证，由设备打印或客户或管理人员填写。
[0003]根据中国专利号为：“CN111582786A”公开了“一种基于机器学习的快递单号识别方法、装置和设备”通过将待识别的快递单号输入至预先训练的机器学习算法模型，从而能够实现快递单号的自动识别，无需用户手动编写识别规则而是能够自动生成识别规则，因此效率更高且不易出现疏漏，同时在历史数据足够的情况下也能保证识别的准确率，具有很高的实用性，但是目前的快递单号在识别的过程中，由于字迹的清楚性，容易遭识别错误，影响快递单号识别的准确性。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供基于机器学习的物流单证信息采集方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于机器学习的物流单证信息采集方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：扫描/拍照设备对进入识别区域的物流单证进行全方位的扫描/拍照，采集物流单证相应栏目图像信息；S2：扫描设备将扫描的物流单证图片信息上传至图像识别设备；S3：由图像识别设备对采集的图像通过OCR识别技术进行处理，识别出物流单证文字内容。2.根据权利要求1所述的基于机器学习的物流单证信息采集方法，其特征在于：所述采集物流单证包图像包括扫描/拍照模块和处理模块；扫描/拍照模块：对被测物流单证相关内容进行扫描/拍照，将物理信息转变为图像格式信息；处理模块：将图像信息通过处理模块上传至图像识别系统。3.根据权利要求1所述的基于机器学习的物流单证信息采集方法，其特征在于：所述扫描/拍照设备指标有：扫描设备视野宽度(Z)、扫描设备横向分辨率(S)、光学精度(U)、最大曝光时间(Ex)。4.根据权利要求1所述的基于机器学习的物流单证信息采集方法，其特征在于：所述物流单证信息包括物流单号、姓名、电话、送货地址、订货单号、出货单号、商品资料、配送资料和运输资料。5.根据权利要求1所述的基于机器学习的物流单证信息采集方法，其特征在于：所述图片信息上传至图像采集设备包括以下步骤：第一步：将采集的图片转换为数字信号，并对数字信号通过RSA加密算法进行加密；第二步：将加密的数字信号基于HTTP协议发送至图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵志明，
申请(专利权)人：重庆卡歌科技有限公司，
类型：发明
国别省市：